En pocas palabras
Agente de programación de OpenAI para explorar código, implementar cambios y ejecutar herramientas.
Qué problema resuelve
Tareas de desarrollo que requieren coordinar lectura, edición y verificaciones en un repositorio.
Cuándo utilizarlo
Implementación y depuración supervisadas. Ejemplo: corregir un bug reproducible y verificar la solución.
De la idea a la práctica
Funcionamiento, ejemplos y decisiones para pasar al siguiente nivel.
En el Radar compartido: Trial (valoración de la edición aportada).
Cómo funciona
En la CLI puede inspeccionar archivos, editarlos y ejecutar comandos locales. La tarea se orienta mediante instrucciones del proyecto, contexto y criterios de aceptación.
Ejemplo de uso
Describir el fallo, aportar cómo reproducirlo y pedir una corrección acotada. Revisar el diff, confirmar que el caso falla antes y pasa después y comprobar impactos relacionados.
Superficies
| Superficie | Uso |
|---|---|
CLI (codex) |
Agente interactivo en la terminal, código abierto |
codex exec |
Ejecución no interactiva para scripts y CI |
| Extensión de IDE | VS Code y derivados, con la misma configuración |
| Codex cloud | Tareas en contenedores remotos que terminan en un PR |
| Revisión de PR | Comentarios automáticos en GitHub |
Sandbox y aprobaciones
Codex separa qué puede tocar (sandbox) de cuándo pide permiso (política de aprobación):
# Solo lectura: explorar y proponer
codex --sandbox read-only
# Editar el workspace y pedir aprobación cuando lo considere necesario
codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request
# CI: sin preguntas, limitado al directorio de trabajo
codex exec --sandbox workspace-write "Corrige las pruebas que fallan en services/pagos"En modo workspace-write el acceso a red está restringido por defecto. Evita danger-full-access fuera de contenedores desechables.
Configuración
# ~/.codex/config.toml
model = "<modelo>"
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
[mcp_servers.context7]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]Las instrucciones del proyecto se leen de AGENTS.md, en la raíz y en subcarpetas, lo que permite compartirlas con otros agentes.
Buenas tareas para delegar
| Adecuada | Poco adecuada |
|---|---|
| Bug con reproducción y prueba que falla | «Mejora el rendimiento» sin métrica |
| Migración mecánica en muchos archivos | Decisiones de diseño con trade-offs de negocio |
| Añadir pruebas a un módulo con comportamiento claro | Cambios en seguridad sin revisión experta |
| Explicar un código desconocido | Tareas que requieren credenciales de producción |
Compara con Claude Code, Cursor y Cline, y revisa la técnica general en software engineering agents.
Criterios de implementación
Limitar acceso a archivos, red y credenciales según la tarea. Mantener checkpoints y revisar comandos con efectos externos; las pruebas siguen siendo necesarias para evaluar el resultado.
Continúa en las fuentes
Documentación oficial para verificar detalles y explorar más.